李勁+程鯤+何武俠+吳國強
摘要:為篩選產品配色的最佳色彩方案,將方案運用基于感性工學的灰色關聯分析法進行評價。應用感性工學原理,對現有產品配色方案歸納分析,將調研的用戶配色意象方案進行打分,得到的結果歸納成矩陣圖表。運用灰色關聯分析法標準化決策矩陣之后獲取理想解,求得各個配色方案對理想解的聯系性。本文以智能服務機器人作為產品配色方案的研究對象,驗證該種方法的有效性。
關鍵詞:產品設計;灰色關聯分析;感性工學;色彩搭配設計;多方案優選;智能服務機器人
中圖分類號:TB472 文獻標識碼:A 文章編號:
美國流行色彩研究中心發現的“7秒鐘定律”[1]揭示了色彩設計在產品設計中的重要地位。而消費者對產品的期望往往是通過某些感性意象詞匯來描述的,色彩亦是如此。縮小用戶與設計師對產品的認知差異的一個有效方法是對產品配色意象研究[2]。采用感性工學原理[3]獲取產品意象詞匯,在初步分析歸納后,能夠更為明確消費者對產品的感性意象。為發現影響系統開展趨勢屬性的重要性,可通過灰色關聯分析法找出系統因子對主因子的不確定關聯度,通過關聯度確定重要影響因素。[4]在家電產品[5]、熱水壺[5]等工業產品的設計方案評價中灰色關聯分析法得到了廣泛地應用。文中立足于感性工學獲取的用戶對產品配色的多意象需求,融入灰色關聯分析法研究產品配色方案與多意象指標理想解的關聯性,從而評價出多個產品配色方案中較為符合需求的方案,以輔助設計師對優選方案進一步細化處理。全文以智能服務機器人的配色方案優選為例對方法進行應用驗證。
1 感性工學指導產品色彩設計多意象獲取
人對事物產生的一種主觀性很強的情感活動我們通常稱之為感性意象。檢測目標產品應用于環境將實用性與流行的色彩趨勢,企業形象,競爭對手進行合理分析,將收集到的人群意象作為基礎,分析對比出精確的色彩意象定位,[7]主要步驟如下:
(1)感性詞匯獲取
廣泛搜集能夠表達人們心理對目標產品色彩搭配風格的感性意象形容詞,如瀏覽網絡資料,相關雜志、文獻、論壇。通過和目標產品用戶,設計師,工程師等交流,將搜集到的形容詞進行初步篩選,去除不常用的或者意義相近的形容詞,再將篩選出的形容詞按照表述意思相反的準則進行配對。建立如表1所示的22對形容詞對,形成感性意象形容詞匯對資料庫。
(2)感性意象詞匯聚類歸一化處理。
邀請20名被試者,要求被試者在瀏覽完搜集的熱銷目標產品樣本之后,根據自己的主觀感受對22對形容詞匯對進行分組,把認為表述意思相近的形容詞匯對分為一組,群組的范圍控制在4~6個。被試者包括具有設計背景的專業學生、老師以及具有目標產品相關使用經歷的用戶、工程師等。根據分組結果,統計每兩個詞匯對被分入同一組的次數,在Excel中建立22*22矩陣。將該矩陣在SPSS軟件中進行聚類分析,最終得到圖1的分析結果。根據聚類分析結果,將感性意象詞匯分為4類,如表2所示。
(3)目標產品意象空間的建立。
根據意象詞匯歸一化結果,制定調查問卷。參照Likert7級量化表,對目標產品樣本進行打分,建立決策矩陣,使用層次分析法確定最終目標產品色彩意象定位為“現代的,時髦的,強烈的”。
2 方案關聯性求解步驟
(1)建立產品色彩方案決策矩陣
(1)
式中:m----配色方案數目;
n----意象指標數目
ai(j)----第個配色方案對第j個意象的評價值,t=1,2,…,m,j=1,2,…,n。
(2)決策矩陣標準化
對決策矩陣標準化能夠客觀評價對比出各配色方案對目標產品的意象指標期望值的大小,期望值越大越好,應用式(2)進行標準化:
(2)
標準化后的決策矩陣為X=[xi(f)]max
(3)確定理想解
由n個意象指標,以及被測試者對m個配色方案的最大評價值構成理想解:
(3)
式中: 。
(4)計算灰色關聯系數
依據式(3)得到理想解,計算第i個配色方案對理想解在第j個意象指標上的關聯系數,則有:
(4)
式中:ξ--分辨系數,作用是削弱最大絕對差數值太大而失真的影響,提高關聯系數之間的差異顯著性,一般取ξ=0.5
(5)計算意象指標權重Wj.
計算關聯系數矩陣 每一列元素乘積
計算矩陣
將特征向量歸一化處理,處理結果即為本列要素的相對權重:
(5)
(6)計算灰色關聯度
根據n個意象指標的權重向量為 ,根據式(4)得到第i個配色方案對理想解的灰色關聯度為:
設計師依據灰色關聯度計算結果對各設計方案優先選擇排序。根據排序結果進一步細化優選方案設計。
3 應用實例
將智能服務機器人作為案例。選取目標消費人群為20~30歲的年輕消費人群。通過感性工學理論得到色彩搭配意象為:現代的,時髦的,強烈的。依照產品色彩搭配的意向定位,設計師根據累計設計經驗,流行趨勢積累,色彩搭配理論、創意靈感、以及對競爭產品的配色進行信息化分析,得出以下9種配色方案。如圖2所示。針對每一配色方案,建立Likert七級量表,如圖3所示。選取26位用戶,對各意向指標進行打分評價,得到用戶對產品配色方案的決策矩陣,如表3所示。
依據式(2),對決策矩陣標準化后的矩陣為:
根據式(3)得到理想解為:
取ξ=0.5,根據式(4)計算各配色方案與理想解的灰色關聯系數:
由步驟5求得各意象指標的權重分別為:0.342,0.314,0.344,計算各配色方案對理想解的灰色關聯度為:
由灰色關聯度計算結果,得到配色方案的優先排序結果為:
方案2>方案7>方案9>方案1>方案6>方案4>方案8>方案3>方案5
由排序結果可知,用戶對各意向理想解的關聯度較高的是方案2、方案7和方案9.設計師應當選取這三種方案進行進一步的細化設計,以設計出符合市場需求,消費者需求的產品。
4結論
基于感性工學,能夠更為準確的得到用戶對目標產品的感性意象,更具有針對性的進行產品設計,然后融入灰色關聯分析法計算出各配色方案與用戶對方案的理想解的關聯性,能夠更為客觀、有效的輔導設計師對方案進行優選決策。文中用智能服務機器人配色方案對該方法進行有效驗證。
參考文獻:
[1]仇媛.CMF研究在手機設計開發中的作用[D].南京:南京藝術學院,2009:3
[2]蘇建寧,土鵬,張書濤,等.產品意象造型設計關鍵技術研究進展[J].機械設計,2013,30(1):97-100.
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[4]孫志學.基于灰色關聯分析的產品色彩方案多意象優選[J].機械設計,2015,32(1):120-122
[5]宋娜,虞世鳴. 基于灰色理論的家電產品造型評判系統的研究[J].計算機工程與設計,2007,28(14):3498-3499
[6]Tsai H C,Chou J R. Automatic design support and image evaluation of two-colored products using color association and color harmony scales and genetic algorithm [J].Com-puter-Aided Design,2007,39(9):818-828.
[7]袁雪嬌;程鯤;王基生;石小秋.基于構成要素的數控機床造型特征研究[J].機械設計,2014,31(8):118-121
作者簡介:李勁(1991—),男,西南科技大學制造科學與工程學院工業設計工程碩士研究生,研究方向:產品創新設計,人機交互設計等.
基金項目:本文系四川省教育廳人文社會科學重點研究基金——工業設計產業研究中心,項目編號:GY-14YB-16